<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>ตรวจหาวัตถุโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-F31B4A21-3E5C-4667-B66B-155CC35CD62B-web.png" alt="ตรวจหาวัตถุโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก"></h2>
        <hr/>
    <p>เครื่องมือนี้เรียกใช้งานโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการฝึกบนอินพุตแรสเตอร์และคลาสฟีเจอร์แบบทางเลือกเพื่อสร้างคลาสฟีเจอร์หรือตารางโดยแต่ละวัตถุนั้นมีการกำหนดเลเบลของคลาส
    </p>
    <p>ถ้าเลือก  <b>ใช้ขอบเขตแผนที่ปัจจุบัน</b> จะมีการวิเคราะห์เฉพาะพื้นที่แรสเตอร์ที่มองเห็นได้ภายในขอบเขตแผนที่ปัจจุบัน ถ้าไม่ได้เลือก แรสเตอร์ทั้งหมดจะถูกนำไปวิเคราะห์ แม้ว่าจะอยู่นอกเหนือขอบเขตแผนที่ปัจจุบันอยู่ก็ตาม
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>เลือกภาพที่จะใช้จำแนกวัตถุ</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ภาพอินพุตที่ใช้ตรวจหาวัตถุ
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="inputfeatures">
        <div><h2>เลือกชั้นฟีเจอร์สำหรับวัตถุ (ทางเลือก)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ชั้นข้อมูลฟีเจอร์จุด เส้น หรือโพลีกอนที่ระบุตำแหน่งของแต่ละวัตถุที่จะจัดประเภทและติดป้ายกำกับ แต่ละแถวในชั้นข้อมูลฟีเจอร์อินพุตแสดงถึงวัตถุรายการเดียว
            </p>
            <p>หากไม่ได้ระบุชั้นข้อมูลฟีเจอร์อินพุต เครื่องมือจะสันนิษฐานว่ารูปอินพุตแต่ละรายการนั้นมีวัตถุรายการเดียวที่จะถูกนำไปจำแนก หากรูปอินพุตหรือรูปภาพที่ใช้การอ้างอิงตำแหน่งเชิงพื้นที่แล้ว เอาต์พุตจากเครื่องมือคือชั้นข้อมูลฟีเจอร์ ซึ่งขอบเขตของแต่ละรูปจะถูกใช้เป็นรูปทรงเรขาคณิตที่มีขอบเขตสำหรับแต่ละฟีเจอร์แต่ละรายการที่มีการติดป้ายกำกับ หากรูปอินพุตหรือรูปภาพไม่ได้ใช้ในการอ้างอิงตำแหน่งเชิงพื้นที่แล้ว เอาต์พุตจากเครื่องมือคือตารางที่มีค่า ID รูปและเลเบลของคลาสสำหรับรูปแต่ละรูป
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>เลือกแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้จำแนกวัตถุ</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>รายการอินพุตแพ็คเกจการเรียนรู้( <code>.dlpk</code>) เชิงลึก
            </p>
            <p>แพ็คเกจการเรียนรู้เชิงลึกประกอบด้วยไฟล์ JSON ค่าคุณสมบัติโมเดล Esri ( <code>.emd</code>) ไฟล์โมเดลไบนารี่การเรียนรู้เชิงลึก และอีกทางเลือกหนึ่ง ฟังก์ชั่นแรสเตอร์ Python ที่จะใช้
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>ระบุอาร์กิวเมนต์แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>คำสั่งฟังก์ชันถูกกำหนดไว้ในคลาสฟังก์ชันแรสเตอร์ Python ที่อ้างอิงโดยโมเดลอินพุต นี่คือที่ที่คุณแสดงค่าพารามิเตอร์และคำสั่งการเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มเติมสำหรับการทดลองและการปรับแต่ง เช่น เกณฑ์ความเชื่อมั่นสำหรับการปรับความไวตอบสนอง
            </p>
            <p>ชื่อของคำสั่งถูกเติมด้วยเครื่องมือจากการอ่านโมดูล Python บนเซิร์ฟเวอร์การวิเคราะห์แรสเตอร์
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classLabelField">
        <div><h2>กำหนดชื่อฟิลด์เลเบลของคลาส</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ชื่อของฟิลด์ที่จะมีป้ายกำกับการจำแนกในเลเยอร์ฟีเจอร์แบบเอาต์พุต
            </p>
            <p>หากไม่ได้ระบุชื่อฟิลด์ จะมีการสร้างฟิลด์ใหม่ที่มีชื่อว่า  <i>ClassLabel</i> จะถูกสร้างขึ้นในชั้นข้อมูลฟีเจอร์เอาต์พุต
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="processAllRasterItems">
        <div><h2>โหมดกระบวนการ</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ระบุวิธีการประมวลผลรายการแรสเตอร์ทั้งหมดในบริการรูปภาพ 
                <ul>
                    <li> <b>ประมวลผลเป็นภาพโมเสก</b>&mdash;รายการแรสเตอร์ทั้งหมดในการบริการรูปภาพจะถูกทำเป็นภาพโมเสกและประมวลผล นี่คือค่าเริ่มต้น
                    </li>
                    <li> <b>ประมวลผลรายการแยกกัน</b>&mdash;รายการแรสเตอร์ทั้งหมดในการบริการรูปภาพจะถูกประมวลผลและทำเป็นภาพรายการแยกกัน
                    </li>
                </ul>
                .
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputFeatureClass">
        <div><h2>ชื่อของชั้นข้อมูลผลลัพธ์</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>ชื่อของชั้นข้อมูลที่จะถูกสร้างขึ้นใน  <b>เนื้อหาของฉัน</b> และเพิ่มไปยังแผนที่ ชื่อเริ่มต้นจะขึ้นอยู่กับชื่อเครื่องมือและชื่อชั้นข้อมูลอินพุต ถ้าชั้นข้อมูลนี้มีอยู่แล้ว คุณจะถูกขอให้ตั้งชื่อใหม่
            </p>
            <p>คุณสามารถระบุชื่อโฟลเดอร์ใน  <b>My Content</b> ที่ผลลัพธ์จะบันทึกโดยการใช้ <b>กล่อง drop-down</b> บันทึกผลใน
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
